接続性の変革: データ センターと AI ワークロード向けの NVIDIA ネットワーキング ソリューション

絶えず変化するデジタルの世界では、特に人工知能 (AI) ワークロードをサポートするデータ センターでは、高性能コンピューティングがますます必要とされています。企業が AI を活用して意思決定を改善し、運用効率を高めようとする中、基盤となるネットワーク ソリューションを進化させ、より多くのデータ スループットと計算能力を処理できるようにする必要があります。 NVIDIAのネットワーク ソリューションは、高速で低遅延のネットワーク アーキテクチャを通じてデータ集約型アプリケーションの接続変革を実現することで、この変化に役立っています。この記事では、AI 革命の時代に企業が潜在能力を最大限に発揮できるようにするパフォーマンス向上と運用合理化の観点から、このようなソリューションの利点について説明します。また、BlueField® Data Processing Unit などのさまざまな NVIDIA 製品と DOCA ソフトウェア フレームワークから得た例に基づいて、これらのテクノロジが最新のデータ センターと将来の AI ワークロードにどのように影響するかについても説明します。

NVIDIA ネットワーキングとは何ですか?

NVIDIA と Mellanox の統合を理解する

NVIDIA のネットワーク機能は、Mellanox Technologies との統合によって大幅に改善され、幅広いデータセンターおよび人工知能 (AI) ワークロード ソリューションが実現しました。この融合により、NVIDIA の最先端の GPU テクノロジと、Mellanox が提供する InfiniBand や Ethernet などの最先端の高速相互接続ソリューションが組み合わされます。その結果、データ スループットを向上させながらレイテンシを低減する強力なネットワーク アーキテクチャが実現します。これらはいずれも、膨大な量の情報をリアルタイムで処理する AI システムにとって不可欠です。データセンター内の多数のノードで迅速かつシームレスな処理を保証するこの共生により、組織はより大規模かつ迅速に拡張して効率性を実現できます。Nvidia と Mellanox のパートナーシップが際立っているのは、現代のコンピューティング要件を満たし、ネットワーク環境を最適化するという戦略的アプローチです。

NVIDIA の高度なネットワーク テクノロジーの主な利点

NVIDIA 独自のネットワーク テクノロジには、データ センターのパフォーマンス向上に重要な多くの利点があります。まず、リアルタイムのデータ処理や AI トレーニングに不可欠な超低遅延通信が可能になります。次に、高帯域幅機能により、サーバーと GPU 間での膨大なデータセットの高速転送が可能になり、ワークロードの高速化とリソース使用率の向上が実現します。さらに、これらのテクノロジには、輻輳制御やアダプティブ ルーティングなどの高度なネットワーク機能があり、情報の流れを最適化してボトルネックを最小限に抑えます。したがって、全体として、NVIDIA のネットワーク ソリューションは、企業がこの急速に変化する AI 環境で競争力を維持しながら、業務を効果的に拡張できるようにする、より俊敏で効率的なインフラストラクチャを作成します。

データセンター最適化における役割

データ センターの運用の最適化は、NVIDIA のネットワーク テクノロジに大きく依存しています。これらのソリューションは、遅延を減らして帯域幅を増やすことでコンピューティング能力をフルに活用し、情報処理速度を高め、ワークロードをより適切に管理します。さらに、これらのソリューションには、動的な負荷分散を担うスマート輻輳制御などの高度な機能も組み込まれており、リソースの効率的な割り当てにつながり、ボトルネックを回避します。このような包括的な方法により、パフォーマンスが向上し、スケーラビリティがサポートされるため、データ センターは変化する要件に応じて迅速に調整できます。そのため、企業は IT システムをより柔軟かつコスト効率の高いものにすることができ、業界内での競争力が強化されます。

NVIDIA Infiniband はどのようにコンピューティングを高速化するのでしょうか?

NVIDIA Infiniband の主な機能

NVIDIA InfiniBand テクノロジーは、エンタープライズ レベルでハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) とデータ センターをサポートするために構築されました。その主な機能のいくつかは、複雑なコンピューティングと AI ワークロードを処理する能力です。

1. データセンター環境における低レイテンシで高スループット: InfiniBand は、200 Gbps を超える比類のないデータ レートを、わずか数マイクロ秒という超低レイテンシで実現します。これは、コンピューティング ノード間で高速かつ信頼性の高い通信を必要とするアプリケーションにとって重要です。
2. スケーラビリティ: 数千のノードをサポートする InfiniBand は、大規模なデータ インフラストラクチャやスーパーコンピュータのニーズに合わせて拡張できます。大規模なトポロジをサポートしているため、ネットワークを大幅に再構成することなく簡単に拡張できます。
3. 複雑なコンピューティングおよび AI ワークロード向けの高度な RDMA 機能: リモート ダイレクト メモリ アクセス (RDMA) は、CPU を介さずにノードのメモリ間でデータを直接転送できるため、非効率性を低減し、処理リソースを他のタスクに解放します。これにより、分散アプリケーションでのオフロードとネットワーク内コンピューティングを通じて全体的なパフォーマンスが向上します。
4. 信頼性の向上: NVIDIA InfiniBand に含まれるエラー訂正機能には、重要なワークロード パフォーマンスに必要な通信の整合性と継続性を保証する輻輳管理アルゴリズムが含まれています。
5. 混合ワークロードのサポート: InfiniBand は、計算タスクとデータ ストレージ操作の両方を効率的に処理し、混合ワークロード環境に対応し、さまざまなアプリケーション間でのリソース使用率を最適化します。

このような機能により、組織は要求の厳しい計算タスクを効果的に処理できる強力なコンピューティング環境を構築する機会が得られ、それによって運用上の可能性がさらに向上します。

高性能コンピューティングアプリケーションへの影響

NVIDIA InfiniBand をシステムにリンクすると、システムの操作性が大幅に向上します。業界の調査結果から、このアーキテクチャは、特にデータ集約型の機械学習、シミュレーション、大規模な科学計算などのワークロードの高速化に効果があることが明らかになっています。さらに、高度なリモート ダイレクト メモリ アクセス (RDMA) 機能により、CPU オーバーヘッドを削減できるため、情報を効率的に処理し、並列タスクの完了時間を短縮できます。バイオインフォマティクス、天体物理学、金融モデリングなど、大量のデータを即座に分析または処理する必要がある分野を扱う場合、効率性が重要になります。また、InfiniBand ネットワーク内のスケーラビリティにより、計算リソースの容量拡張時に企業の高まる要件をサポートできるため、需要が増加してもピーク パフォーマンスが持続します。これらの技術的な利点により、Infini Band は、画期的な成果を達成できる高性能コンピューティング アプリケーションを推進するための必須要素となっています。

従来のネットワークソリューションの利点

NVIDIA Infiniband は、従来のネットワーク ソリューションに比べて、システム全体のパフォーマンスを効率化する多くの利点があります。まず、Infiniband は低遅延通信が可能で、従来のイーサネット ネットワークよりもノード間のデータ転送が高速化されるため、HPC における時間制限のある操作に非常に重要になります。次に、 優れたスループットが保証されるため、リアルタイム分析やシミュレーションのワークロードに関連するような大量のデータ転送をボトルネックなしで処理できます。

さらに、このプロトコルは、プロセッサを介さずにメモリ間でデータを直接移動できるリモート ダイレクト メモリ アクセス (RDMA) をサポートすることで CPU オーバーヘッドを大幅に削減し、他のタスクに計算能力を解放して、処理期間の短縮とアプリケーションの応答時間の向上を実現します。さらに、Inifiniband の拡張性により、組織は接続数とデータ量の両方の点でプロジェクトのニーズの増大に合わせてネットワークを簡単に拡張できます。これは、柔軟性に欠ける従来のネットワーク ソリューションでは不可能なことです。

簡単に言えば、Nvidia の Infiniband は、低レイテンシ、高帯域幅、CPU 使用率の低減、および将来の計算の進歩を構築できる強力な基盤を確立するスケーラビリティ機能の組み合わせにより、高性能コンピューティング アプリケーションに最適な選択肢です。

NVIDIA の BlueField ネットワーキング プラットフォームとは何ですか?

Bluefield DPU の概要

NVIDIA の BlueField Data Processing Unit (DPU) は、基本的なネットワーク、ストレージ、セキュリティ機能の負担を軽減、高速化、保護することでデータセンター インフラストラクチャを開発するために作成された革新的なシステムです。最先端の ARM ベースのプロセッサと NVIDIA の高速イーサネットおよび InfiniBand ネットワーク機能を組み合わせることで、クラウド、エンタープライズ、エッジ環境での効率とパフォーマンスが向上します。データ中心のワークロードを CPU から取り除くことで、リソースの使用率が向上すると同時に、全体的なデータ処理速度も向上します。さらに、NVIDIA のソフトウェア エコシステムを通じてスマートなデータ処理が可能になり、リアルタイムの洞察と分析が容易になります。BlueField DPU は、ネットワーク機能、ストレージ機能、セキュリティ機能を 1 つの強力なアプライアンスに統合しているため、現代のあらゆる高性能でスケーラブルなデータセンター環境に不可欠な要素となっています。

AIと機械学習におけるBluefieldの利点

NVIDIA の BlueField DPU は、データ管理を洗練し、全体的なパフォーマンスを向上させるため、AI と機械学習に非常に役立ちます。その理由は次のとおりです。

1. より効率的なデータフロー: BlueField のアーキテクチャにより、情報への高速アクセスが可能になり、レイテンシが短縮され、AI モデルへのデータフィードが高速化されます。これは、所要時間によって得られる結果が大きく左右される大規模なデータセットのトレーニングで特に重要です。
2. リソースのオフロード: BlueField は、ネットワークとストレージのタスクを CPU から DPU に移動することで、メイン処理ユニットの計算負荷を軽減します。これによりリソースの割り当てが強化され、中央プロセッサは、日常的なデータ制御によって速度が低下することなく、より複雑な人工知能アルゴリズムに集中できるようになります。
3. データ整合性のためのセキュリティの向上: BlueField に組み込まれたセキュリティ対策により、処理中または転送中の情報が安全に保たれます。このような保護は、AI アプリケーションが個人/プライベートな記録を扱う場合や、それらの保護に関する厳格な規制に準拠する必要がある場合に必要になります。
4. 負荷の高いコンピューティング ワークロードと複雑な AI システムへの適応性: 人工知能に関連するワークロード サイズの拡大を考慮して、BlueField のスケーラブルな性質により、効率を損なうことなく成長をサポートするために必要な帯域幅と組み合わせた追加の処理能力を提供することで、動的に対応できます。

これらの利点を最大限に活用すれば、企業は AI/ML テクノロジーの導入を通じて最適な効率性の向上を実現でき、業務のさまざまな領域でイノベーションを促進できます。

データセンターの拡張性と効率性

データ センターはビッグ データの管理において非常に重要な部分であり、適応性の高いソリューションが求められています。スケーラビリティと効率性を向上させるために、最新のデータ センターは次のような特定の原則に基づいて構築されています。

1. モジュラー インフラストラクチャ: 主要なデータ センターの大半は、必要に応じて追加リソースを迅速に展開できるモジュラー設計を採用しています。このモジュール性により、組織は業務を中断することなく業務を拡大し、さまざまなワークロードに効果的に対処できます。
2. エネルギー効率化技術: エネルギー消費は効率的である必要があります。そのため、現代のデータ センターでは、最高のパフォーマンスを維持しながら炭素排出量を最小限に抑えるために、高度な冷却システム、グリーン ハードウェア、その他の再生可能な資源を採用しています。
3. 仮想化と自動化: 仮想マシンを使用すると、1 台の物理サーバー上で複数の VM を実行できるため、データ センターでのリソース使用率が最大化されます。自動化ソフトウェアを使用すると、人為的エラーが削減され、リアルタイムの需要に基づいてリソースが割り当てられるため、運用効率も向上します。

これらの戦略を組み合わせることで、データセンター内のスケーラビリティと運用効率が大幅に向上し、現在のビジネス ニーズに対応できるようになります。

NVIDIA のイーサネット ネットワーキング ソリューションとは何ですか?

Spectrum Ethernet スイッチの調査

NVIDIA の Spectrum Ethernet スイッチは、複雑なコンピューティングにセキュリティ サービスを提供しながら、高性能コンピューティングのためのデータ センターおよびクラウド ネットワーキング ソリューションとして設計されています。これらのスイッチは、超低遅延、高帯域幅、スケーラビリティなど、多くの高度な機能を備えており、大量のワークロードを処理できます。主な機能の 400 つは、最大 XNUMXGbE の Ethernet 速度をサポートしていることです。これにより、データ転送速度が高速化され、システム全体の効率が向上します。

Spectrum ファミリーには、リアルタイムの監視と管理のためのテレメトリが統合されているほか、SDN 環境に見られるような高度なネットワーク自動化プロトコルもサポートされています。これにより、さまざまな種類のデータセンターにわたる運用が大幅に簡素化され、データセンター間のオーケストレーション機能が向上します。NVIDIA ハードウェアをベースとする Spectrum スイッチは、変化するデータ ニーズに適応し、リソース使用率を最適化できる AI と ML を活用したインテリジェント ネットワーキング ソリューションを通じて、今日のデジタル環境で求められるパフォーマンスの信頼性を大幅に向上させます。

イーサネットとインフィニバンドのソリューションの比較

イーサネットと InfiniBand を比較すると、オフロードやネットワーク内コンピューティングなど、データ センター アプリケーションの適合性の違いを反映した重要な違いがいくつか明らかになります。1GbE から 400GbE 以上のデータ レートをサポートできるイーサネットは、汎用性、コスト効率、導入の容易さから、ネットワーク標準となっています。この幅広い用途と、さまざまなネットワーク インフラストラクチャ間の互換性により、イーサネットは汎用ネットワークに最適な選択肢となっています。

一方、InfiniBand は、高性能コンピューティング (HPC) 環境向けに特別に設計されており、従来のイーサネットよりも最大 200 Gbps の高帯域幅と低レイテンシを実現します。これは、効率的な並列処理を可能にするスイッチ ファブリック アーキテクチャを採用することで実現され、特にビッグ データ分析や AI ワークロードなどの高速データ転送を必要とするアプリケーションで役立ちます。

すべてのテクノロジーにはそれぞれ得意分野があります。イーサネットの場合は柔軟性と互換性が、インフィニバンドの場合は特に要求の厳しいアプリケーション向けのパフォーマンスと速度が得意分野です。企業が活動をさらに拡大するにつれて、イーサネットとインフィニバンドのどちらを選択するかは、特定のパフォーマンス ニーズと特定の環境内での運用目標によって決まります。

NVIDIA の最新イーサネット ネットワーク テクノロジーの導入

NVIDIA は、現代のデータ センター環境におけるデータ スループットの向上とレイテンシの削減を目的としたイーサネット ネットワーク テクノロジで知られています。同社のラインナップに最近追加されたのは、Spectrum シリーズ スイッチです。これらのスイッチは、低レイテンシで高帯域幅の接続を必要とする AI および機械学習のワークロード向けに設計されています。ワークロード要件に応じた動的な調整に基づいてリソース割り当てを自動化することで、ネットワーク管理を最適化する高度な SDN 機能を使用します。

さらに、NVIDIA は GPU アクセラレーション ネットワーキング ソリューションを統合することで、ネットワーク全体での情報の処理と転送を高速化します。データ センターは、同社が提供するプログラム可能なパケット処理やハードウェア オフロードなどのテクノロジのおかげで、より高い効率レベルと拡張性を実現できます。したがって、これらのテクノロジを実装する前に、組織は既存のアーキテクチャ、現在のシステムとの互換性、および特定のアプリケーション ニーズを考慮して、NVIDIA のイーサネット ソリューションによってもたらされる利点を最大限に活用することが重要です。

NVIDIA はどのようにしてネットワーク パフォーマンスを最適化するのでしょうか?

NVIDIA による高度なネットワーキング

スループットの向上、レイテンシの削減、データセンターの効率性向上のため、Nvidia はいくつかの重要なイノベーションによってネットワーク パフォーマンスを最適化しています。当初、同社では RDMA テクノロジを採用し、CPU に過度の負担をかけずにサーバー間で高速データ転送を可能にし、レイテンシの削減とアプリケーション応答時間の向上を実現しました。もう 1 つの重要な貢献は、高帯域幅と低レイテンシ接続をサポートする Mellanox ConnectX ネットワーク アダプタです。これにより、大量のデータを扱うワークロードに適しています。

さらに、Nvidia は、ネットワーク パフォーマンスを向上させるためにプログラム可能なネットワーク テクノロジを統合しているため、データ センターは特定のアプリケーション要件に応じてネットワークを動的に構成できます。これらのプログラム可能なスイッチを Spectrum スイッチなどの高性能ネットワーク アダプターと組み合わせることで、企業はネットワークをリアルタイムで管理しながら、現在のワークロード需要に基づいてリソース割り当てを自動化できます。この包括的な方法により、NVIDIA のネットワーク ソリューションは、特に AI および機械学習環境内で、最新のアプリケーション ニーズを満たし、それを上回ることができます。

高速データ転送技術

特に大量の情報を扱う環境では、ネットワークを高速化するために高速データ転送方式が必要です。以下にいくつかの注目すべき例を示します。

1. RDMA テクノロジーの採用: これにより、CPU を介さずにコンピューター間でメモリ間の直接データ転送が可能になり、レイテンシが短縮され、スループットが向上します。実際、データ センターでは、スマート NIC の助けを借りてデータを迅速に処理することで全体的なパフォーマンスを大幅に向上できるため、これが最も重要です。
2. マルチチャネル ネットワーキングを実装する: マルチチャネル ネットワーキングでは、複数の接続を使用して帯域幅と信頼性を高めます。組織が情報をさまざまな高速道路に分散すると、輻輳が軽減され、特にネットワーク インターフェイス カードを使用したデバイス間の通信が高速化されます。
3. ネットワーク プロトコルの最適化: NVMe over Fabrics などの高度なネットワーク プロトコルは、ストレージとサーバー アプリケーション間のデータ移動速度を高速化できます。これらのプロトコルはフラッシュ ストレージのパフォーマンスを向上させますが、これは情報に対する需要が高まるにつれて重要になります。

組織ではデータ量の増加を特徴とするワークロードの採用が増えていることを考えると、これらの方法は、ネットワーク インフラストラクチャが最新のアプリケーションをサポートできることを保証するために不可欠です。

ネットワーク効率化のための AI の活用

プロセスを自動化し、起こりうる障害を予測し、リソースの割り当てを最適化するために、人工知能 (AI) はネットワーク効率を高める上で非常に重要です。以下は最近の開発の一部です。

1. 予測分析: 過去のネットワーク データを分析する AI 駆動型ツールは、トラフィック パターンと潜在的な過負荷を予測できるため、事前に調整を行ってパフォーマンスを持続させることができます。この方法は、ユーザー エクスペリエンスを向上させるため、他のどのアプローチよりもダウンタイムを削減します。
2. NVIDIA アクセラレーテッド テクノロジによる自動ネットワーク管理: AI システムはリアルタイムのデータ分析を使用して、ネットワークの構成と調整を自律的に管理します。これにより、ネットワークは変化するワークロードの需要に動的に適応し、全体的なスループットと信頼性が向上します。
3. 異常検出とセキュリティ: ネットワーク トラフィックを監視する AI アルゴリズムは、セキュリティの脅威を示す一般的なパターンを検出できます。組織は、これらの異常を迅速に特定して対応することで防御メカニズムを強化し、サイバー攻撃から機密データを保護できます。

AI をネットワーク管理に統合すると、運用が容易になるだけでなく、組織がデジタル インフラストラクチャの増大するニーズに対応しようとしているため、パフォーマンスの上限も上がります。このテクノロジーが進歩するにつれて、ネットワーク効率を根本的に変える能力も高まります。

参照ソース

コンピュータネットワーク

Nvidia

イーサネット

よくある質問（FAQ）

Q: AI ワークロード向けの NVIDIA の最新のデータ センター ネットワーキング ソリューションは何ですか?

A: Quantum Infiniband や NVIDIA BlueField-3 DPU などの最新ソリューションにより、高性能なネットワークが実現します。これらのソリューションは、信頼性の高いエンドツーエンドの接続性、スケーラブルなアーキテクチャ、AI アプリケーションとデータセンターの低レイテンシを実現します。

Q: Quantum Infiniband は高速ネットワークをどのようにサポートしますか?

A: Quantum Infiniband は、高速ネットワークに必要な高帯域幅と低レイテンシを提供します。GPU と CPU 間でデータを効率的に転送し、AI や高コンピューティング環境でのスムーズな動作を実現します。

Q: NVIDIA BlueField-3 DPU は現代のデータセンターでどのような役割を果たしますか?

A: ソフトウェア定義ネットワーク、ストレージ ネットワーク、ネットワーク内コンピューティングを NVIDIA BlueField-3 DPU と統合することは、現代のデータ センターにとって大きな前進です。これにより、CPU はネットワーク タスクをより効率的にオフロードできるようになり、より重いコンピューティング ワークロードに CPU を解放できるようになります。

Q: NVIDIA ネットワーキング ソリューションは、イーサネットと Infiniband テクノロジの両方をどのように処理しますか?

A: イーサネットまたはインフィニバンド テクノロジーのどちらにも対応できる柔軟性を備えているため、データ センターや AI ワークロードのさまざまなニーズに対応できます。Quantum Infiniband は高速相互接続を提供するために使用されるテクノロジーの 1 つであり、Spectrum-X は高性能ネットワーク インターフェイスを管理します。

Q: NVIDIA ネットワーキング ソリューションにおいて、RDMA (リモート ダイレクト メモリ アクセス) にはどのような利点がありますか?

A: これらのシステム内で RDMA を使用すると、大量の転送データを伴う分散 AI アプリケーションやその他の種類の HPC タスクのパフォーマンスが大幅に向上します。これにより、GPU は CPU を経由せずにストレージやその他のコンピューティング リソースと直接通信できるため、レイテンシが大幅に削減されます。

Q: NVIDIA BlueField® DPU が AI ワークロードに適している理由を説明してください。

A: NVIDIA BlueField® DPU は、ネットワーク、セキュリティ、ストレージのタスクを CPU からオフロードして、AI ワークロードを高速化します。これにより、人工知能アプリケーションで使用するためにより多くのコンピューティング能力が解放され、データ処理のパフォーマンスと効率が向上します。

Q: ネットワーク内コンピューティングは、NVIDIA が開発した高性能ネットワーキング ソリューションにどのような効果をもたらしますか?

A: ネットワーク自体内での計算が可能になり、データの移動が減り、アプリケーション全体のパフォーマンスが向上します。これは、多くの複雑なワークロードを伴うスケーラブルな AI システムにとって重要です。

Q: Nvidia の新製品では、ソフトウェア定義ネットワークはどのように扱われていますか?

A: Spectrum-X プラットフォームと BlueField® DPU を組み合わせることで、ソフトウェア定義環境下で自動化を実装し、ネットワークを効率的に管理することが可能になりました。これらのテクノロジーにより、現代の高性能データセンター内のさまざまな要件に適応できる動的な構成が可能になります。

Q: データセンターで ConnectX ネットワーク アダプターを使用する必要があるのはなぜですか?

A: ConnectX ネットワーク アダプタは、低遅延、高 I/O スループットの接続ソリューションを提供します。これは、このような機能が最も頻繁に必要とされるデータ センターでの使用に最適です。さらに、これらのアダプタは Ethernet プロトコルと Infiniband プロトコルの両方をサポートしているため、あらゆるタイプのセットアップで柔軟で信頼性の高いネットワーク パフォーマンスを保証します。

Q: NVIDIA のネットワーク ソリューションはどのようにしてデータ センターの自動化を実現するのでしょうか?

A: ネットワーク自動化は、Nvidia が提供する RDMA 対応アダプタと BlueField-3 DPU を組み合わせて日常的なタスクをオフロードすることで実現できます。これにより、管理者はソフトウェアを使用してネットワークを簡単に構成できるようになり、これらの操作で消費されるリソースが以前よりも少なくなるため、ネットワーク内の効率レベルが向上します。